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tf.image.resize_bilinear

tf.image.resize_bilinear( images, size, align_corners=False, name=None)使用双线性插值调整图像的大小。...原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.12/api_docs/python/tf/image/resize_bilinear?hl=en

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【笔记】双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用

此外，有些文章也把bilinear model称为bilinear pooling（这么做是有原因的，下文会分析）。...本文将包括以下内容：对bilinear pooling进行详细介绍，便于读者理解原文；建立bilinear pooling到bilinear model的联系，便于读者理解以MLB为核心的bilinear...HBP的研究，但成功地把bilinear model与bilinear pooling联系起来。...既然是需要通过学习得到的，那不如直接写成bilinear model的形式，对进行学习。也就是说，bilinear pooling与bilinear model是等价的。...本文借助bilinear model的思想提出了bilinear attention的思想。

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双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。

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双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用

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双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述

双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。...1.3 双线性对函数分f(x,y)，双线性（bilinear）是指当固定其中一个参数（例如x）时，f(x,y)对另一个参数（例如y）是线性的。...Bilinear convolutional neural networks for fine-grained visual recognition....Improved bilinear pooling with CNNs. BMVC 2017....Factorized bilinear models for image recognition. ICCV 2017: 2098-2106.

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深度推荐模型——FiBiNet

文章提出Bilinear-Interaction，即结合内积和哈达玛积并引入一个额外的参数矩阵W来学习特征交叉： import tensorflow as tf from tensorflow import...# Re-Weight v = emb * tf.expand_dims(a,-1) # [-1,field_dim,vec_dim] sub_emb_arr = [] bilinear_list...field_dim, 1) for split in split_arr: sub_emb_arr.append(keras.layers.Flatten()(split)) # bilinear...(viW * sub_emb_arr[j]) sub_emb_arr = [] senet_bilinear_list = [] # 将emb切分成各个field的小emb...(viW * sub_emb_arr[j]) dense = keras.layers.concatenate(bilinear_list + senet_bilinear_list)

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60分钟吃掉三杀模型FiBiNET

Interaction Bilinear Interaction实际上是FFM在权值共享思想下的一种改进，也可以称之为Bilinear FFM。...这种bilinear_type叫做 field_each....这种bilinear_type叫做 field_all.这种方式下，size = n k + k^2 我们也可以更加精细一点，相同的Field组合之间的交互共享一个变换矩阵，这种bilinear_type...__init__() self.bilinear_type = bilinear_type if self.bilinear_type == "field_all":...__init__() self.bilinear_type = bilinear_type if self.bilinear_type == "field_all":

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网格气象场插值-NCL版

Regridding方法 ESMF中提供了如下方法可用于不同网格类型间的映射： bilinear patch conserve neareststod/nearestdtos 上述方法的详细描述可参考..." ;-- interpolation method Opt@SrcFileName = "ECHAM5_SCRIP_bilinear.nc" ;-- new source file name Opt@...WgtFileName = "ECHAM5toWorldCurvilinear_bilinear.nc";-- weights file Opt@ForceOverwrite = True ;-- force...overwrite Opt@DstFileName = "WorldRectilinear_SCRIP_bilinear.nc";-- destination file Opt@DstGridType...= "World1deg_SCRIP_bilinear.nc" ;-- destination file Opt@WgtFileName = "CurvilintoWORLD_1x1_bilinear.nc

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PyTorch 学习 -10- 利用模型块快速搭建复杂网络

if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)...= bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128)...self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1...self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear)...self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear

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利用xesmf对网格数据进行regrid

regridder = xe.Regridder(ds, ds_out, 'bilinear', periodic=True) 下一步就是进行插值操作了： tas_25deg = regridder(...通过指定文件名保存权重信息： regridder_save_weights = xe.Regridder(ds,ds_out,'bilinear',periodic=True,filename='bilinear...145x192_180x360_peri.nc') 然后使用保存的权重信息构建 regridder： regridder_reuse_weights = xe.Regridder(ds,ds_out,'bilinear...',periodic=True,reuse_weights=True,filename='bilinear_145x192_180x360_peri.nc') xesmf支持多种投影方式的网格插值操作

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【阅读笔记】Winscale: An Image-Scaling Algorithm Using an Area Pixel Model

一、研究背景与动机传统插值（nearest-neighbor、bilinear、bicubic）基于“点像素”模型，把像素当成无面积的点，易产生锯齿、模糊或振铃。...三、性能评估 3.1 主观质量左侧是Winscale效果，右侧是bilinear效果。...与 bilinear 相比，Winscale 边缘更锐利，阶梯和模糊现象明显降低；与 bicubic 相比，无振铃，但极细纹理略逊于 bicubic。...3.2 客观指标（文献汇总） • RMSE/PSNR：平均优于 bilinear 0.5–1.2 dB；比 bicubic 低 0.2–0.4 dB。...”思想为核心，用极低的硬件成本换取了优于 bilinear 的视觉效果，成为 2000 年代初中端 LCD 控制器、视频 SoC 的默认 scaler。

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基于UNet网络实现的人像分割 | 附数据集

__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels...if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)...= bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128)...) self.up2 = Up(512, 128, bilinear) self.up3 = Up(256, 64, bilinear) self.up4...= Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x):

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使用OneFlow完成基于U型网络的ISBI细胞分割任务

__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels...if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="bilinear", align_corners=True)...= bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128)...) self.up2 = Up(512, 256, bilinear) self.up3 = Up(256, 128, bilinear) self.up4...= Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x):

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Pytorch上下采样函数--interpolate

match input size if it is a tuple.mode (str) – algorithm used for upsampling: ‘nearest’ | ‘linear’ | ‘bilinear...This only has an effect when mode is ‘linear’, ‘bilinear’, ‘bicubic’ or ‘trilinear’...., scale_factor=0.5)y1 = F.interpolate(x, size=[32, 32])y2 = F.interpolate(x, size=[128, 128], mode="bilinear

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『跟我做AI工程化』使用Python原生实现PyTorch的Transforms数据变换操作

transforms.html Resize操作 CLASS torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=BILINEAR...: 'bilinear'>)[SOURCE] Resize the input image to the given size....Default is InterpolationMode.BILINEAR....Default is InterpolationMode.BILINEAR....Return type: PIL Image or Tensor 可以看出，其实这里就是对图进行Resize操作，插值方法默认为bilinear。

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深度有趣 | 03 高端又一般的词云

constitution.txt').read() # 生成对象 wc = WordCloud().generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear...height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear...height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear...ImageColorGenerator(mask) wc.recolor(color_func=image_colors) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear...ImageColorGenerator(mask) wc.recolor(color_func=image_colors) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear

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CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型后浪 xDeepFMFiBiNET

原始Embedding，和经过SENET调整过权重的新Embedding，在Bilinear-interaction层学习二阶交互特征，拼接后，再经过MLP进一步学习高阶特征。...Bilinear-Interaction层作者提出内积和element-wise乘积都不足以捕捉特征交互信息，因此进一步引入权重W，以下面的方式进行特征交互 \[v_i · W \odot v_j \...原始Embedding和调整权重后的Embedding在Bilinear-Interaction学习交互特征后，拼接成shallow 层，再经过全连接层来学习更高阶的特征交互。...代码实现 def Bilinear_layer(embedding_matrix, field_size, emb_size, type, name): # Bilinear_layer: combine...Bilinear_layer(senet_embedding_matrix, field_size, emb_size, type = params['bilinear_type'], name =

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明月深度学习实践010：ISBI 2015细胞追踪挑战赛和龋齿检测挑战赛的冠军架构U-Net

= bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128)...self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1...self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear)...self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear...if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)

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interpolation

帧间预测的插值滤波一共定义了以下五种类型 interpolation filter 名称 0 EIGHTTAP_REGULAR 1 EIGHTTAP_SMOOTH 2 MULTITAP_SHARP 3 BILINEAR...switchabe typedef enum ATTRIBUTE_PACKED { EIGHTTAP_REGULAR, EIGHTTAP_SMOOTH, MULTITAP_SHARP, BILINEAR..., // Encoder side only filters MULTITAP_SHARP2, INTERP_FILTERS_ALL, SWITCHABLE_FILTERS = BILINEAR

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使用alpha混合将图像分层和图像抗锯齿。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear',...extent=extent) Z2 = func3(X, Y) im2 = plt.imshow(Z2, cmap=plt.cm.viridis, alpha=.9, interpolation='bilinear...plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear...extent=extent) Z2 = func3(X, Y) im2 = plt.imshow(Z2, cmap=plt.cm.viridis, alpha=.9, interpolation='bilinear

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tf.image.resize_bilinear

【笔记】双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用

双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用

双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述

深度推荐模型——FiBiNet

60分钟吃掉三杀模型FiBiNET

网格气象场插值-NCL版

PyTorch 学习 -10- 利用模型块快速搭建复杂网络

利用xesmf对网格数据进行regrid

【阅读笔记】Winscale: An Image-Scaling Algorithm Using an Area Pixel Model

基于UNet网络实现的人像分割 | 附数据集

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Pytorch上下采样函数--interpolate

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深度有趣 | 03 高端又一般的词云

CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型后浪 xDeepFMFiBiNET

明月深度学习实践010：ISBI 2015细胞追踪挑战赛和龋齿检测挑战赛的冠军架构U-Net

interpolation

使用alpha混合将图像分层和图像抗锯齿。

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